Mənim adım Saşadır və mən maşın öyrənməyi, eləcə də insanlara öyrətməyi sevirəm. İndi mən Kompüter Elmləri Mərkəzində təhsil proqramlarına rəhbərlik edirəm və Sankt-Peterburq Dövlət Universitetində verilənlərin təhlili üzrə bakalavr proqramına rəhbərlik edirəm. Bundan əvvəl o, Yandex-də analitik, daha əvvəl isə alim kimi işləyib: RAS SB-nin Kompüter Elmləri İnstitutunda riyazi modelləşdirmə ilə məşğul olub.
Bu yazıda tələbələr, Novosibirsk Dövlət Universitetinin məzunları və hər kəs üçün maşın öyrənməsi təliminə başlamaq ideyasının nədən qaynaqlandığını sizə demək istəyirəm.
Mən çoxdan Kaggle və digər platformalarda məlumatların təhlili müsabiqələrinə hazırlıqla bağlı xüsusi kurs təşkil etmək istəyirdim. Bu əla fikir kimi görünürdü:
- Tələbələr və maraqlanan hər kəs nəzəri bilikləri praktikada tətbiq edəcək və ictimai yarışlarda problemlərin həllində təcrübə qazanacaq.
- Belə müsabiqələrdə yüksək yer tutan tələbələr NDU-nun abituriyentlər, tələbələr və məzunlar üçün cəlbediciliyinə yaxşı təsir göstərir. Eyni şey idman proqramlaşdırma təlimində də olur.
- Bu xüsusi kurs fundamental bilikləri mükəmməl şəkildə tamamlayır və genişləndirir: iştirakçılar maşın öyrənmə modellərini müstəqil şəkildə həyata keçirirlər və çox vaxt qlobal səviyyədə rəqabət aparan komandalar formalaşdırırlar.
- Artıq başqa universitetlər də belə təlimlər keçirmişdilər, ona görə də NDU-da xüsusi kursun uğurlu olacağına ümid edirdim.
Başlanğıc
Novosibirsk Akademqorodokunda bu cür səylər üçün çox münbit zəmin var: Kompüter Elmləri Mərkəzinin tələbələri, məzunları və müəllimləri və güclü texniki fakültələr, məsələn, FIT, MMF, FF, NDU rəhbərliyinin güclü dəstəyi, aktiv ODS icması, təcrübəli mühəndislər və müxtəlif İT şirkətlərinin analitikləri. Təxminən eyni vaxtda qrant proqramı ilə tanış olduq — fond ML idman yarışlarında yaxşı nəticə göstərən komandaları dəstəkləyir.
NDU-da həftəlik görüşlər üçün auditoriya tapdıq, Telegram-da söhbət yaratdıq və CS mərkəzinin tələbələri və məzunları ilə birlikdə oktyabrın 1-dən fəaliyyətə başladıq. İlk dərsə 19 nəfər gəlib. Onlardan altısı təlimin daimi iştirakçısına çevrildi. Ümumilikdə tədris ili ərzində ən azı bir dəfə iclasa 31 nəfər gəlib.
İlk nəticələr
Uşaqlarla mən görüşdük, təcrübə mübadiləsi apardıq, müsabiqələri və gələcək üçün təxmini planı müzakirə etdik. Çox tez başa düşdük ki, məlumatların təhlili yarışmalarında yerlər uğrunda mübarizə adi, yorucu işdir, ödənişsiz tam ştatlı işə bənzəyir, lakin çox maraqlı və həyəcanlıdır 🙂 İştirakçılardan biri, Kaggle-master Maksim bizə yarışlarda fərdi olaraq irəliləməyi tövsiyə etdi. , və yalnız bir neçə həftə sonra ictimai xalı nəzərə alaraq komandalara birləşin. Biz bunu etdik! Üzbəüz təlim zamanı modelləri, elmi məqalələri, Python kitabxanalarının incəliklərini müzakirə etdik, problemləri birlikdə həll etdik.
Payız semestrinin nəticələri Kaggle üzrə iki yarışda üç gümüş medal oldu: и . Və ilk pulla yazı səhvlərini düzəltmək üçün CFT müsabiqəsində üçüncü yer qazandı (təcrübəli keglerlərin dediyi kimi pulda).
Xüsusi kursun digər çox vacib dolayı nəticəsi NSU VKI klasterinin işə salınması və konfiqurasiyası oldu. Onun hesablama gücü rəqabətli həyatımızı əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırdı: 40 CPU, 755 Gb RAM, 8 NVIDIA Tesla V100 GPU.
Bundan əvvəl biz bacardığımız qədər sağ qaldıq: biz şəxsi noutbuklarda və stolüstü kompüterlərdə, Google Colab-da və Kaggle-kernels-də hesablamalar apardıq. Bir komanda hətta avtomatik olaraq modeli saxlayan və vaxt məhdudiyyətinə görə dayandırılmış hesablamanı yenidən başlatan öz-özünə yazılmış bir skriptə sahib idi.
Yaz semestrində biz toplanmağa, uğurlu tapıntılar mübadiləsinə və müsabiqə ilə bağlı həll yollarımız haqqında danışmağa davam etdik. Yeni maraqlı iştirakçılar bizə gəlməyə başladı. Yaz semestrində Kaggle üzrə səkkiz yarışda bir qızıl, üç gümüş və doqquz bürünc qazana bildik: , , , , , və başqaları, bürünc , Changellenge>>Kubokunda üçüncü yer və maşın öyrənmə yarışmasında birinci yer (yenə pulla) Yandex-dən.
Təlim iştirakçıları nə deyirlər
“Mən çox şadam ki, Sibirdə belə fəaliyyətlər keçirilir, çünki hesab edirəm ki, yarışlarda iştirak ML-yə yiyələnməyin ən sürətli yoludur. Belə müsabiqələr üçün avadanlıqları özünüz almaq kifayət qədər baha başa gəlir, lakin burada siz pulsuz ideyaları sınaya bilərsiniz”.
"ML təliminin meydana çıxmasından əvvəl, təlim və hindu yarışları istisna olmaqla, yarışlarda xüsusilə iştirak etmədim: ML sahəsində işlədiyim üçün bunun mənasını görmədim və onunla tanış idim. Tələbə kimi iştirak etdiyim ilk semestr. İkinci semestrdən isə hesablama resursları əlçatan olan kimi düşündüm ki, niyə iştirak etməyək. Və bu məni bağladı. Tapşırıq, məlumatlar və ölçülər sizin üçün icad edildi və hazırlanmışdır, davam edin və MO-nun bütün gücündən istifadə edin, ən müasir modelləri və texnikaları yoxlayın. Təlim və ən vacibi hesablama resursları olmasaydı, mən tezliklə iştirak etməyə başlamazdım”.
“Şəxsən ML təlimi mənə həmfikir insanları tapmağa kömək etdi, onlarla birlikdə maşın öyrənməsi və məlumatların təhlili sahəsində biliklərimi dərinləşdirə bildim. Bu həm də müstəqil təhlil etmək və müsabiqə mövzusuna qərq olmaq üçün çox boş vaxtı olmayan, lakin yenə də mövzuda olmaq istəyənlər üçün əla seçimdir”.
bizə qoşul
Kaggle və digər platformalardakı müsabiqələr praktiki bacarıqları artırır və məlumat elmi sahəsində tez bir zamanda maraqlı işə çevrilir. Çətin bir müsabiqədə birlikdə iştirak edən insanlar çox vaxt həmkar olurlar və işlə bağlı problemləri uğurla həll etməyə davam edirlər. Bu, bizim də başımıza gəldi: Mixail Karçevski komandadan bir dostu ilə birlikdə tövsiyə sistemi ilə eyni şirkətdə işləməyə getdi.
Zamanla bu fəaliyyəti elmi nəşrlər və maşın öyrənmə konfranslarında iştirakla genişləndirməyi planlaşdırırıq. Novosibirskdə iştirakçı və ya ekspert kimi bizə qoşulun - yazın və ya . Şəhərlərinizdə və universitetlərinizdə oxşar təlimlər təşkil edin.
İlk addımlarınızı atmağınıza kömək edəcək kiçik bir fırıldaqçı vərəq:
- Müntəzəm dərslər üçün əlverişli yer və vaxt düşünün. Optimal - həftədə 1-2 dəfə.
- İlk görüş haqqında potensial maraqlı iştirakçılara yazın. İlk növbədə bunlar texniki universitetlərin tələbələri, ODS iştirakçılarıdır.
- Cari işləri müzakirə etmək üçün söhbətə başlayın: Telegram, VK, WhatsApp və ya çoxları üçün əlverişli olan hər hansı digər messencer.
- İctimaiyyət üçün əlçatan olan dərs planını, müsabiqələrin və iştirakçıların siyahısını hazırlayın və nəticələrə nəzarət edin.
- Yaxınlıqdakı universitetlərdə, tədqiqat institutlarında və ya şirkətlərdə pulsuz hesablama gücü və ya qrantlar tapın.
- PROFIT!
Mənbə: www.habr.com